-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
impl.hpp
154 lines (130 loc) · 4.73 KB
/
impl.hpp
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
//
// Created by Imran on 05-Sep-18.
//
#ifndef VANILLA_NN_IMPL_HPP
#define VANILLA_NN_IMPL_HPP
#include "matrix.hpp"
// implementations of all the functions, dont look
namespace F{
namespace impl{
template <typename E>
Matrix<E> sigmoid(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x.getRows(), 1);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = 1/(1+expl((-1)*x(i, 0)));
return out;
}
template <typename E>
Matrix<E> d_sigmoid(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x.getRows(), 1);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = expl((-1)*x(i, 0))/((1+expl((-1)*x(i, 0)))*(1+expl((-1)*x(i, 0))));
return out;
}
template <typename E>
Matrix<E> tanh(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x.getRows(), 1);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = 2/(1+expl((-2)*x(i, 0))) - 1;
return out;
}
template <typename E>
Matrix<E> d_tanh(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x.getRows(), 1);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = (4*expl((-2)*x(i, 0)))/((1+expl((-2)*x(i, 0)))*(1+expl((-2)*x(i, 0))));
return out;
}
template <typename E>
Matrix<E> relu(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = (x(i, 0) > 0) ? x(i, 0) : 0;
return out;
}
template <typename E>
Matrix<E> d_relu(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x.getRows(), 1);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = (x(i, 0) > 0) ? 1 : 0;
return out;
}
template <typename E>
Matrix<E> leaky_relu(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x.getRows(), 1);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = (x(i, 0) > 0) ? x(i, 0) : 0.001*x(i, 0);
return out;
}
template <typename E>
Matrix<E> d_leaky_relu(Matrix<E> x){
Matrix<E> out(x.getRows(), 1);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++)
out(i, 0) = (x(i, 0) > 0) ? 1 : 0.001;
return out;
}
// -------------------------- final act ---------------------------------------
template <typename E>
Matrix<E> softmax(Matrix<E>& x){
E sum = 0;
E max = x(0, 0);
for(auto i = 1; i<x.getRows(); i++) {
if(x(i, 0) > max) max = x(i, 0);
}
Matrix<E> out(x);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++) sum += expl(x(i, 0) - max);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++) out(i, 0) = expl(x(i, 0) - max)/sum;
return out;
}
// returns T of Jacobian
template <typename E>
Matrix<E> d_softmax(Matrix<E>& x){
Matrix<E> d_s(x.getRows(), x.getRows());
Matrix<E> s(x);
s = softmax(x);
for(int i=0; i<x.getRows(); i++){
for(int j=0; j<x.getRows(); j++)
d_s(i, j) = (i == j) ? (s(j, 0)*(1 - s(i, 0))) : (-s(j, 0)*s(i, 0));
}
return d_s;
}
// -------------------------- cost ------------------------------------
template <typename E>
E mse( Matrix<E>& output, Matrix<E>& truth){
E error = 0;
for(int i=0; i<output.getRows(); i++){
error += 0.5 * (output(i, 0) - truth(i, 0)) * (output(i, 0) - truth(i, 0));
}
return error;
}
template <typename E>
Matrix<E> d_mse( Matrix<E>& output, Matrix<E>& truth){
Matrix<E> d(output);
if(output.getCols() != truth.getCols()){
std::cerr << "Wrong dimensions in d_mse\n";
return Matrix<E>(1, 1);
}
for(int i=0; i<d.getRows(); i++){
d(i, 0) = output(i, 0) - truth(i, 0);
}
return d;
}
template <typename E>
E cce( Matrix<E>& output, Matrix<E>& truth){
E error = 0;
for(int i=0; i<output.getRows(); i++){
error -= truth(i, 0)*logl(output(i, 0));
}
return error;
}
template <typename E>
Matrix<E> d_cce( Matrix<E>& output, Matrix<E>& truth){
Matrix<E> d(output);
for(int i=0; i<output.getRows(); i++){
d(i, 0) = output(i, 0) - truth(i, 0);
}
return d;
}
}
}
#endif //VANILLA_NN_IMPL_HPP